최근 WakeData(이하 "WakeData")는 새로운 제품 기능 업그레이드를 완료했습니다.
2022년 11월 제품 출시 컨퍼런스에서 WakeData의 "세 가지 결심"이 전달되었습니다. 즉, 항상 기술에 확고하게 투자하고, 핵심 제품의 과학 기술 역량과 자체 연구 속도를 종합적으로 통합하여 항상 적응 능력을 강화합니다. 현지화, 국내 칩, 운영 체제, 데이터베이스, 미들웨어, 국가 비밀 알고리즘 등을 지원하고 동일한 분야에서 외국 제조업체의 현지 대체를 달성하며 항상 생태계를 확고하게 수용하고 파트너와 상생 상황을 만듭니다.
WakeData는 지난 5년간 축적한 기술과 부동산, 소매, 자동차 및 기타 산업과 수직 분야에서의 경험을 바탕으로 새로운 제품 역량 업그레이드를 계속하여 민영화된 배포 역량을 갖춘 업계 거대 기업을 공동으로 개발했습니다. WakeMind 모델은 AIGC 시대에 더 많은 기업이 스스로 혁신하고, 효율성을 개선하고, 지속적으로 생산성을 확보하는 데 도움이 될 것입니다.
WakeMind 모델의 세 가지 주요 플랫폼 계층
모델 계층: 모선 플랫폼은 핵심 엔진으로 민영화된 배포 및 산업 사용자 정의 기능을 갖춘 WakeMind를 사용합니다. , Wen Xinyiyan, Tongyi Qianwen 등과 같은 여러 대형 모델 기능에 대한 액세스도 지원합니다.
플랫폼 계층: WakeMind는 프롬프트 엔지니어링, 플러그인, LangChain 및 기타 방법을 기반으로 대형 모델에 액세스하여 효율적인 대화 기능을 달성합니다. 제로 샘플 학습을 기반으로 모델은 프롬프트 및 플러그인 관리를 통해 상황별 정보를 더 잘 이해할 수 있습니다. 산업 자료를 제공하여 모델은 산업 지식을 빠르게 학습하고 산업 및 업종에 대해 사고하고 추론하는 능력을 갖습니다.
애플리케이션 계층: WakeMind 모선 플랫폼은 캐리어 기반 항공기를 통해 제품 애플리케이션 및 산업 시나리오를 차례로 강화하여 기업의 내부 생산성을 향상시키는 기본 기능을 제공합니다.
예를 들어, 모선 플랫폼은 어떻게 Weishu Cloud에 힘을 실어줍니까? Weishu Cloud Platform의 도움으로 데이터 자산을 구축하고 사용하는 과정에서 기업은 비즈니스 요구 분석 및 데이터 개발 작업에 참여하기 위해 많은 전문 데이터 개발 엔지니어를 투자해야 하는 경우가 많으며 지루한 개발 작업이 많이 발생합니다. 전체 데이터 가치 실현 주기가 길어집니다. WakeMind 권한 부여를 기반으로 텍스트 상호 작용을 통해서만 Weishu Cloud는 해당 데이터 쿼리 문을 자동으로 생성하고 한 번의 클릭으로 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 쿼리, 분석 및 개발의 효율성을 크게 향상하고 데이터의 기술적 임계값을 종합적으로 줄일 수 있습니다. 를 사용하여 모든 사람이 데이터를 사용할 수 있도록 하는 목표를 달성합니다.
WakeMind 모델의 세 가지 주요 특징
1) 매개변수 수가 산업 및 수직 필드 시나리오에 더 적합합니다. 인간 수준의 콘텐츠를 달성하려면 AI 생성 콘텐츠가 "사전 훈련 + 미세 조정" 대형 모델을 기반으로 해야 하는 경우가 많습니다. WakeData는 수천억 달러 규모의 업계 최고의 다중 모드 사전 훈련된 대형 모델 제조업체와 협력했습니다. 지식 증류 및 동적 정량화를 통해 매개변수를 압축합니다. P-Tuning V2를 기반으로 집중 산업 및 수직 분야에서 100억 개의 매개변수를 갖춘 WakeMind 모델은 미세 조정이 필요한 매개변수를 원래의 1/1000로 줄일 수 있습니다. 미세 조정에 필요한 계산량이 크게 줄어듭니다.
2) 산업 및 수직 분야 기능을 갖춘 텍스트 생성 및 코드 생성.
3) 민영화된 배포 및 산업 맞춤화를 지원합니다. 산업 또는 수직 분야의 선도 기업은 배포 및 산업 맞춤형 대형 모델을 민영화할 수 있는 능력을 갖기를 희망합니다. 작은 샘플 학습과 낮은 컴퓨팅 전력 소비로 효과적인 사전 훈련을 수행하는 방법은 산업 맞춤형 모델의 기술적 한계가 되었습니다. WakeData의 산업 데이터와 수직 필드 데이터의 축적은 대형 산업 모델이 산업 노하우를 보유하고 고유한 경쟁 우위를 형성할 수 있게 해줄 것입니다.
동시에 WakeMind는 Transformer 아키텍처를 사용하여 자체 지시 방식으로 수만 개의 명령 준수 샘플 데이터를 생성하며 SFT(Supervised Fine-Tuning), RLHF 및 기타 기술을 사용하여 양자화 후 의도를 정렬합니다. INT8을 통해 추론 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 프라이빗 배포가 가능한 모델 만들기
대형 모델 및 산업용 사전 학습된 대형 모델
OpneAI가 ChatGPT를 출시한 이후 전 세계에 큰 영향을 미쳤습니다. 이를 뒷받침하는 LLM(Large Language Model)과 강화학습을 활용해 인간의 피드백을 기반으로 최적화된 언어 모델인 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)가 큰 주목을 받았습니다.
WakeData는 초기부터 NLP, CV, 음성 및 기타 분야에서 11개의 AI 모델을 출시했으며 그중 대규모 NLP 의미 분석 모델이 가장 풍부한 응용 시나리오를 가지고 있습니다. 예를 들어, 부동산, 자동차, 브랜드 소매 및 빈도가 낮고 고객 단가가 높은 기타 산업에서 SCRM은 잠재 고객과 기존 고객을 관리하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. WakeData는 산업 코퍼스의 축적과 구체적인 사전 학습을 통해 AI가 산업에 대한 깊은 이해를 쌓을 수 있도록 하고, 대화 중에 24시간 고객 질문에 신속하게 응답할 수 있습니다. 또한 대화 정보를 기반으로 고객 태그를 자동으로 추출하여 고객 인물 사진의 해상도를 향상시킵니다.
WakeData의 AI 대형 모델 기능은 기본 고객 데이터 자산 구축부터 중간 수준 고객 비즈니스 여정 및 운영 규칙, 수직 필드가 있는 상위 수준 멀티 터치 포인트 마케팅 링크에 이르기까지 모든 것을 다루었습니다. 전체 디지털 고객을 위해 운영할 수 있는 '비용 절감, 효율성 향상 및 역량 강화' 능력. 예를 들어 CDP 고객 데이터 플랫폼 분야에서 운영자는 적절한 대상 고객 그룹을 선택하기 위해 번거로운 규칙 설계가 필요했지만 이제 AI는 간단한 언어 설명과 대화를 통해 해당 대상 고객 그룹을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 플랫폼 비용은 절감되고, 사용 효율성과 상호작용 경험은 비약적으로 향상됩니다.
MA 마케팅 자동화 분야에서 WakeData의 제품은 WeChat 생태계, Douyin, Xiaohongshu 및 기타 터치 포인트에 연결되었으며 마케팅 여정의 자동화된 구성을 지원하여 " 실시간", 일대일, 개인화" 사용자 접촉. 여기서 중요한 부분은 텍스트, 그림, 혼합 그래픽과 텍스트 등을 포함한 개인화된 마케팅 자료를 생성하는 것입니다. AI 대형 모델은 비용을 절감하는 동시에 이 부분의 효율성과 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
로열티 멤버십 분야에서는 멤버십 시스템이 다양한 산업과 비즈니스 형식에 걸쳐 있을 때 멤버십 규칙과 회원 자산을 통합하는 데 어려움이 있을 것입니다. WakeData의 AI 대형 모델은 수많은 업계 경험으로 형성된 프롬프트 엔진을 기반으로 합니다. 코퍼스 트레이닝 은 간단한 대화를 통해 다양한 비즈니스 구성원의 특성과 비즈니스 요구 사항을 설명하고 다양한 구성원 규칙의 매핑 논리 및 조합 방식을 자동으로 생성할 수 있습니다.
산업 및 수직 분야에서 대형 모델의 실천이 그 가치를 입증했습니다.
WakeMind의 사업 경로 3단계
1) 2018~2021년, 자체 모델 적용 및 상용화 탐색 기간. WakeData의 세 가지 기본 제품군인 Weishu Cloud, Weike Cloud, Kunlun Platform을 기반으로 자체 개발한 NLP 대형 모델을 부동산, 신규 소매, 자동차, 디지털 마케팅 등 수직 분야에서 포괄적으로 탐색하고 실습할 예정입니다.
2) 2022-2023년, WakeMind 출시 및 Mothership 플랫폼 구축 기간입니다. WakeData는 전략적 파트너와 협력하여 업계 대형 모델인 WakeMind의 연구 개발을 가속화하고, 모선 플랫폼을 통해 WakeMind는 산업 및 수직 분야를 맞춤화할 수 있는 능력, 배포를 민영화할 수 있는 능력, 일반 사용자의 액세스 및 관리 기능을 갖습니다. 자체 모델로는 다룰 수 없는 시나리오에 대한 유리한 추가를 달성하기 위한 대규모 모델입니다.
3) 2023년 이후에는 WakeMind 모델 신청 기간이 본격 시작됩니다. WakeMind는 모선 플랫폼의 기능을 기반으로 Weike Cloud, Weishu Cloud 및 Kunlun 플랫폼과 같은 제품 라인에 완벽하게 연결되어 있습니다. 업계 지식 축적, 업계 시나리오 최적화 및 업계 프롬프트 엔지니어링 교육을 통해 WakeMind는 업계 역량을 더욱 향상시킵니다. 모델을 개발하고 부동산, 신규 소매업, 자동차 및 기타 산업 분야에서 대규모 상업용 애플리케이션을 출시할 예정입니다. 동시에 WakeData 자체는 WakeMind 모선 플랫폼의 기능을 기반으로 자체적인 생산성 혁명을 실현하기 시작했습니다.
WakeData가 AI를 사용하여 생산성을 높이는 방법
WakeData의 사명은 "데이터 깨우기"로 정의되며 수년 동안 빅 데이터 플랫폼 분야에 종사해 왔습니다. TOB 엔터프라이즈 서비스 회사인 WakeData는 "대형 모델을 사용하는 방법"에서 큰 기회를 보고 두 가지 측면에서 대형 모델의 사용을 다룹니다. 한편으로는 대형 모델을 제품에 통합하고 다른 한편으로는 내부적으로 디자이너, 프로그래머 등으로 구성된 회사에서는 제품 개발 및 고객 프로젝트 전달을 위해 대규모 모델을 사용합니다.
대형 모델의 접근과 적용을 위한 두 가지 기본 요소, 보다 적용 가능한 시나리오와 빅데이터 AI 기능이 있습니다. WakeData의 두 가지 주요 제품인 “Weike Cloud”와 “Weishu Cloud”는 Entry가 제공하는 인터페이스입니다. 편의. Weike Cloud는 산업 디지털 애플리케이션을 기반으로 하는 대규모 모델 도구에 보다 편리하게 원활하게 액세스할 수 있으며, 고객은 애플리케이션 뒤에 있는 복잡한 구성 및 기술 최적화에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Weike Cloud는 업계 도움말 시나리오를 기반으로 최적화 프롬프트 프로젝트와 수직 모델을 적용할 수 있습니다. 이는 WakeData가 항상 고수해 온 제품 솔루션의 장점이기도 합니다: 플랫폼 + 애플리케이션.
동시에 WakeData는 대형 모델 액세스 제품을 두 가지 범주로 나눕니다. 하나는 제품 및 산업 비즈니스 흐름 액세스를 기반으로 하며 이러한 유형의 액세스는 고객에게 빠르고 편리하게 도움을 주기 위해 경험과 산업 지식을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 두 번째 유형은 제품 아키텍처와 오픈 소스 대형 모델을 기반으로 수직 시나리오를 심층적으로 최적화하는 동시에 위험과 데이터 보안에 대처하는 대규모 고객의 요구 사항에 더 부합합니다. 업계에 대한 이해를 바탕으로 모델은 지속적으로 최적화되고 수직 산업 분야에서 고객의 지속적인 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
"기업은 디지털 혁신과 디지털 고객 관리에 빅 모델을 통합해야 합니다. 빅 데이터와 시나리오는 두 가지 핵심 요소입니다." WakeData의 설립자이자 CEO인 Li Kechen은 말했습니다.
일반적인 상황에서 대형 모델은 효과적인 훈련을 위해 많은 양의 데이터가 필요하므로 산업용 데이터 플랫폼 기능을 갖추는 것이 중요합니다. 최근 중국 사이버 공간 관리국은 훈련 및 사전 훈련 데이터 소스의 법적 준수와 진위성, 정확성, 객관성을 특히 강조하는 "생성 인공 지능 서비스 관리 대책(의견 초안)"을 발표했습니다. 그리고 성별의 다양성. 대형 모델의 가치 적용 시나리오는 대형 모델의 개발 및 상용화에 중요한 요소입니다. 소위 시나리오는 우리가 훈련하는 모델의 목적과 법률 준수를 전제로 비즈니스의 핵심 가치를 창출할 수 있는지 여부를 나타냅니다. .
Li Kechen은 시나리오는 대형 모델이 사용되는 환경이며 빅데이터와 AI 기술의 기반은 역량이라고 믿습니다. 산업 시나리오와 산업 데이터를 갖춘 기업은 대형 모델 역량을 확보할 때 더 빠르고, 더 효과적이며, 더 민첩할 것입니다.
WakeData의 두 가지 핵심 제품 라인은 이 두 가지 요소의 집합입니다. 차세대 데이터 플랫폼인 Weishu Cloud는 강력한 빅데이터 Eed-to-End 데이터 처리 기능을 갖추고 있으며, Weishu Cloud는 새로운 1세대 디지털 플랫폼입니다. CDP, MA, SCRM, Loyalty 및 기타 제품군을 포함하는 고객 관리 플랫폼은 수많은 비즈니스 애플리케이션 시나리오를 보유하고 있으며 수직 산업 심층 개발 전략을 통해 더욱 강력한 업계 노하우와 더욱 가치 있는 교육 샘플을 보유하고 있습니다. Weishu Cloud는 2022년에 버전 5.0을 출시할 예정입니다. 데이터 통합, 데이터 계산, 데이터 분석 및 거버넌스, 데이터 시각화, 데이터 자산화 기능은 모두 업계 최고의 장점을 가지고 있습니다. 이러한 데이터 측면의 장점은 대형 모델 시대에 산업화된 인공지능 애플리케이션 경쟁의 장벽이 되기도 했습니다.
“WakeData 내에서는 초기에 생산성 해방을 촉진하는 작업 분위기가 형성되었습니다. WakeMind 기능은 제품 설계, 개발 테스트 및 마케팅 운영과 같은 영역에서 사용되어 인간 효율성이 20% 증가했습니다. 제품 연구 및 개발은 고객 프로젝트 납품의 효율성을 향상시키는 동시에 고객의 디지털 프로젝트 구현에 소요되는 시간과 비용도 절약해 줍니다.”라고 WakeData CTO인 Qian Yong이 말했습니다.
Kunlun 플랫폼은 기본 클라우드, 개발 클라우드, 통합 클라우드의 세 부분으로 구성됩니다. 이는 WakeData 제품 개발 및 구현 제공 과정에서 매우 중요한 클라우드 기반 기술 기반입니다. Kunlun Platform Development Cloud는 WakeMind를 통해 지원됩니다. 엔지니어는 이미 "제품 문서를 기반으로 해당 아키텍처 설계 및 데이터 모델 설계 생성을 지원하고 코드 생성을 지원하고 코드의 정확성을 감지하는" 등의 애플리케이션을 탐색하고 있습니다. 예를 들어, 도메인 중심 설계를 촉진하는 과정에서 WakeMind는 DDD 학습을 지원하고 데이터 모델링 과정에서 엔지니어를 지원할 수 있으며 자연어 상호 작용을 통해 데이터 모델을 생성, 수정, 자동 보완 및 개선할 수 있습니다. 제품 개발 과정에서 제품 문서 입력, 제품 용어집 추출 및 생성, 자세한 설명 제공 등을 통해 신속한 생산이 가능합니다.
일반 엔지니어의 경우 규칙 코드 생성, 단위 테스트 자동 생성, 코드 검토 및 최적화 등의 영역에서 개발 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
WakeMind는 누구나 사용할 수 있는 카피라이팅 생성 도우미를 제공합니다.
마케팅 부서는 AI의 Text to Video를 통해 마케팅 성장 매트릭스를 빠르게 구축했습니다.
AIGC가 산업과 수직 분야에 힘을 실어주는 것은 피할 수 없는 추세이며, 창립 이래 WakeData의 핵심 개발 경로이기도 합니다. WakeData는 항상 ChatGPT와 같은 기술과 서비스에 대해 개방적이고 포용적인 태도를 유지해 왔으며, 산업화된 운영에 중점을 두는 전략을 바탕으로 WakeData의 가치와 상용화 경로를 확고히 파악했습니다. WakeMind의 대규모 WakeMind 산업 모델은 AIGC 시대에 더 많은 기업이 스스로 혁신하고 효율성을 개선하며 지속적으로 생산성을 해방하는 데 도움이 될 것입니다.
위 내용은 GPT 대형 모델 제품 통합, WakeData의 새로운 제품 업그레이드 라운드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!